цифровые технологии SAP Leonardo в банковском бизнесе ·...

PUBLIC

Антон Ноздрин, SAPJune 26, 2018

От кредитного конвейера к машинному обучениюцифровые технологии SAP Leonardo в банковском бизнесе

2PUBLIC© 2018 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ

Ручнойввод данных

Транзакционнаясистема

Цифроваясистема

Интеллектуальноепредприятие

Автономноепредприятие

Путь развития корпоративных систем


А как выдавать кредит?







Кредитный конвейер

• База клиентов

• Подбор продукта

• Заполнение заявки

• Работа с внутренними ивнешними источниками

• Верификация данных клиента

• Андеррайтинг

• Принятие решения

• Сделка


Бизнес-процесс кредитного конвейера

Тригер(запуск)процесса

Бизнес-правило

Данные оклиенте

Условие повремениисполнения

Вызоввнешнегосервиса

Пользовательскаязадача

Легко реализуется продуктами SAP



• База клиентов

• Подбор продукта

• Заполнение заявки

• Работа с внутренними ивнешними источниками

• Верификация данных клиента

• Андеррайтинг

• Принятие решения

• Сделка



Работа с источниками

Верификация данных

Каналы коммуникацииCRM-система


Все правильно, но

• Люди – работают медленно и нестабильно

• Люди неодинаковы

• Люди подвержены эмоциям

• Люди склонны к коррупции

• В схеме кредитного конвейера ответственностьчасто размывается

Что не так?


Покупатель сканирует QR-код в офлайн-магазине вмобильном приложении Банка

Банк в течение 1-2 минут одобряет/не одобряет кредит

Банк переводит деньги сразу на счет магазина

Покупатель уезжает с покупкой

Один из наших клиентов (европейский банк)

Можно ли этосделать

конвейеромиз людей?




Элементы конвейераможно усилить

«искусственныминтеллектом»


Определения: AI, ML и DL

Source: SAP CMI, synthesis of multiple sources – May 2017

ИИ области исследования

ArtificialIntelligence

Rule-based Reasoning

Machine Learning

Deep Learning

Natural Language Processing

Translation Machine Vision

Speech to Text

Speech

Text to Speech

Robotics

Autonomics Vehicles

Искусственный Интеллект (AI)§ Интеллект, демонстрируемый машинами§ Любая симуляция человеческого интеллекта§ Область исследований, разработок и инвестиций§ Роботизация, принятие решений по правилам, обработка естественного языка и т.д.

Машинное обучение (ML)§ Область AI которая заставляет машины решать задачи без императивного

программирования§ Использует статистические методы, включая нейронные сети

Глубинное обучение (DL)§ Область ML изучающая специализированные алгоритмы, как правило,

многослойные нейронные сети§ Распознавание разных сущностей (форма-объект-сцена и т.д.)


Что здесь подразумевается под искусственным интеллектом

SAP HANA PredictiveAnalytics Library (PAL)

SAP Leonardo MLFoundation

SAP Leonardo Machine Learning*

SAP PredictiveAnalytics

SAP HANAAutomated PredictiveLibrary (APL)

SAP Cloud Platform,predictive services

SAP LeonardoMachine Learningapps SAP Analytics Cloud

*Машинное обучение SAP


Машинное обучение в решениях SAP

SAP Predictive AppsSAP Leonardo MLApps

SAP Leonardo Machine Learning

Нейронные сети иглубинноеобучение

Предиктивнаяаналитика и дата

майнинг


Предиктивная аналитика

Библиотеки HANA

Интеграция HANA с R

Инструменты предиктивной аналитики для бизнес-пользователей


Предиктивная аналитика в действии

Выдача кредитов за 30 секунд

Предиктивная аналитика в банке


· Размещение модели клиента на мощностях SAP в виде удобного для потребления сервиса· Управление моделью и мониторинг ресурсов· Аутентификация, безопасность, масштабирование и другие атрибуты «промышленного» подхода

Запуск своих моделей

· Тренировка и настройка когнитивных моделей на базе собственных данных· Простой интерфейс для работы – не требуется знаний дата сайентиста

Создание и настройка новой модели (тренировка)

Обученные сервисы

· Подготовленные сервисы через простой Web API· Могут использоваться для создания новых приложений (например, классификация или сравнение

изображений)

Нейронные сети


Примеры сервисов, которые в SCP готовы к использованию (api.sap.com)

1. Построение вектора, уникального для изображения2. Построение вектора, уникального для документа3. Сравнение векторов – поиск наиболее похожего объекта4. Классификация изображений (обучено на основе база данных изображений Image.net)5. Классификация продуктов по изображению (каталог ИТ-техники)6. Работа с временными рядами – прогнозирование7. Работа с временными рядами – поиск точки изменения ряда8. Выделение (классификация) объектов на фото9. …10. …11. …12. …13. …14. …

Основные возможности


Использование когнитивных сервисов машинного обучения




Элементы конвейераможно усилить

«искусственныминтеллектом»

Чат-боты и коммуникационныйИИ


SAP Conversational AI: Коммуникационный ИИ

Работа с естественнымязыком

Платформа дляпостроения ботов

Автоматизированныеотраслевые решения

Smarter, Faster, Self-Learning


Наш путь к автономному предприятию







Автономное предприятие

МАРКЕТИНГ КРЕДИТНЫЙ КОНВЕЙЕРПОСЛЕПРОДАЖНЫЙ

СЕРВИС И АНАЛИТИКА


SAP Hybris

РекомендацияЭффективностьканала

Время рассылки Склонность кпокупке

Эмоциональныйфон

Маркетинг

Сервис

Conversational AI Отток клиентов

Оптимизацияпортфеля кампаний

Оценка«здоровья»

клиента

Классификацияобращений


B/S/H: Выявление высокорискованных транзакций (платежи)Manufacturing

КомпанияBosch SiemensHome AppliancesОтрасльПроизводствоСотрудники50,000Оборот10.5 B Euro

Другое80 компаний в 47странах

Фокусирование на реальныхнарушениях

Выгода #1: Соответствие требованиямДостигнуто - 100% покрытие платежейДля соответствия требованиям (ABC, AML)достигли покрытия 100% входящих иисходящих платежей

•Выгода #2:Автооматизация процессаЗначительные улучшения по сравнению сручным процессом:•Автоматический сбор данных (документов),•Уменьшение времени обработки,

•Выгода #3:Облако – запуск за 4 месяцаБыстрый старт, нет зависимости от текущейархитектуры BSH

§ #1 в Европе§ #3 в мире§ Бренды

Кейс§ Регуляторные ограничения: Anti money

laundering act, FATF, external trade andpayments act, EC embargo act.

§ Автоматизация и ускорение скринингатранзакций

§ Выявление транзакций с высоким риском§ Предупреждения в достаточное для

реагирования время§ Минимизация нарушения бизнесса

“Обработка 100% платежей”


60%Человеческих задач будетавтоматизировано к 2025

97%Качество распознаванияизображений (человек - 95% )

95.1 %Распознавание речи (человек -94.1% )

$18BРынок машинного обучения дляпредприятий к 2020

Автоматизация процессов

Полная автоматизация бизнес-процессов, отHR до платежей, закупок и продаж

Новое знание

Проактивный анализ и выявление новыхшаблонов в данных – путь к появлению новогознания

Интерфейсыследующего поколения

Пользовательские интерфейсы на базеголоса, компьютерного зрения,естественного языка

Сказки?

Source: SAP CSG analysis, McKinsey Quarterly Report July 2016, Google PR, Microsoft PR, SAP Market Model

Вопросы[email protected]

цифровые технологии SAP Leonardo в банковском бизнесе ·...

Documents

Transcript of цифровые технологии SAP Leonardo в банковском бизнесе ·...